package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import org.springframework.data.annotation.ReadOnlyProperty;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.geo.Point;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 解决缓存穿透
        // Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY,id,Shop.class,this::getById);
        // 缓存穿透
        // Shop shop = queryWithPassThrough(id);

        // 运用互斥锁解决缓存击穿
        // 缓存击穿的概念：一个热点的Key，有大并发集中对其进行访问，突然间这个Key失效了，导致大并发全部打在数据库上，导致数据库压力剧增。这种现象就叫做缓存击穿。
        // Shop shop = queryWithMutex(id);

        // 运用逻辑过期解决缓存击穿
        //Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);
        Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        return Result.ok(shop);
    }

    // 建一个线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    // 将缓存穿透封装起来
    public Shop queryWithPassThrough(Long id) {
        // 1.从redis查询商铺缓存m
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return shop;
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 4.不存在，根据id查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if (shop == null) {
            // 将空值写入redis（缓存穿透）
            // 缓存穿透的原因：用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大的压力
            // 有两种方法，缓存null值/布隆过滤，这里采用的缓存null值
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", 2L, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30L, TimeUnit.MINUTES);
        // 7.返回
        return shop;
    }

    public Shop queryWithMutex(Long id) {
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("cache:shop:" + id);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return shop;
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            // 返回错误信息
            return null;
        }

        Shop shop = new Shop();
        // 4.实现缓存重建
        // 4.1 获取互斥锁
        String lockKey = "lock:shop:" + id;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2 判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                // 4.3 如果失败，则休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            // 4.4 如果成功，根据id查询数据库
            shop = getById(id);
            // 5.不存在，返回错误
            if (shop == null) {
                // 将空值写入redis（缓存穿透）
                // 缓存穿透的原因：用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大的压力
                // 有两种方法，缓存null值/布隆过滤，这里采用的缓存null值
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, "", 2L, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            // 6.存在，写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30L, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            // 7. 释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        // 8.返回
        return shop;
    }

    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存m
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(CACHE_SHOP_KEY + id);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
            // 3.为空，直接返回
            return null;
        }

        // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
        Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 5.1 未过期，直接返回店铺信息
            return shop;
        }
        // 5.2 已过期，需要缓存重建
        // 6.缓存重建
        // 6.1 获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2 判断是否获取锁成功
        if (isLock) {
            // 6.3 成功，开启独立线程，实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    this.saveShop2Redis(id, 20L);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4 失败，返回过期的商铺信息
        return shop;
    }

    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    // 逻辑过期方案：用户查询某个热门产品信息，
    //   如果缓存未命中(即信息为空)，则直接返回空，不去查询数据库。
    //   如果缓存信息命中，则判断是否逻辑过期，
    //      未过期返回缓存信息，
    //      过期则重建缓存，尝试获得互斥锁，
    //          获取失败则直接返回已过期缓存数据，
    //          获取成功则开启独立线程去重构缓存然后直接返回旧的缓存信息，重构完成之后就释放互斥锁。
    private void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) {
        // 1.查询店铺数据
        Shop shop = getById(id);
        // 2.封装逻辑过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
        // 3.导入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    @Override
    @Transactional
    public Result updateShop(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null) {
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        // 1.更新数据库
        updateById(shop);
        // 2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete("cache:shop:" + id);
        return Result.ok();
    }

    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 1. 判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            return Result.ok(page);
        }
        // 2. 计算分页参数
        int from = (current-1)*SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current*SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        // 3. 查询redis，按照距离排序，分页
        String key = SHOP_GEO_KEY+typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo()  // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
                );
        // 4. 解析出id
        if(results==null){
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if(list.size()<=from){
            // 没有下一页了，结束
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 4.1 截取from-end的部分
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String,Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result->{
            // 4.2 获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 4.3 获取distance
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr,distance);
        });
        // 5. 根据id查询Shop
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for(Shop shop:shops){
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        // 6. 返回
        return Result.ok(shops);
    }

}
